ड्रोन और एआई वन्यजीव जीवित रहने और प्रबंधन को पुनर्लेखन कर रहे हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की शक्ति का उपयोग धीरे-धीरे संकटग्रस्त प्रजातियों की रक्षा के लिए किया जा रहा है।

वह वही तकनीक जिसे कई लोग डरते हैं कि एक दिन नौकरी छीन सकती है या मानवता के लिए खतरा बन सकती है, अब जानवरों को बचाने के लिए उपयोग की जा रही है। AI अब दुनिया भर में संकटग्रस्त प्रजातियों की रक्षा में विभिन्न तरीकों से योगदान दे रहा है, जिसमें जलस्थलों और नदियों में गति पैटर्न और जल हानि का ट्रैकिंग, अवैध शिकार को रोकने के प्रयासों को सुदृढ़ करना, उन्नत चेतावनी प्रणालियों का विकास, और वर्गीकरण एवं निगरानी तकनीकों का उपयोग करके प्रजातियों की गिनती शामिल है।

इन सभी प्रयासों के माध्यम से, AI ने घटती हुई जनसंख्या वाले हाथी, मछलियाँ, पैंगोलिन, गैंडे, लाल भेड़िये, फ़्लोरिडा पैंथर, और कई अन्य को बचाने में मदद की है।

AI विशाल डेटा का विश्लेषण करके, प्रवृत्तियों को पहचानकर, और समय के साथ पारिस्थितिक तंत्र की निगरानी करके संवेदनशील प्रजातियों को खोजने, पहचानने और संरक्षित करने में सक्षम है। पारंपरिक तरीकों के विपरीत, जो पारिस्थितिक तंत्र को बाधित करते हैं और काफी समय, मानव शक्ति और संसाधनों की आवश्यकता रखते हैं, AI यह सब तेज़ी और प्रभावी ढंग से करता है।

जबकि एक मिलियन तक प्रजातियाँ विलुप्ति के कगार पर हैं, और जैव विविधता एक चिंताजनक गति से घट रही है, AI संरक्षण प्रयासों को समर्थन देने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। इसके लाभों में बढ़ी हुई दक्षता, तेज़ डेटा प्रोसेसिंग, स्वचालित वन्यजीव निगरानी, उन्नत खतरा पहचान, वास्तविक‑समय अलर्ट, बेहतर निर्णय‑लेना, और स्केलेबल डेटा शेयरिंग शामिल हैं, जो संकटग्रस्त प्रजातियों की रक्षा के तरीके में क्रांति ला सकते हैं।

परिणामस्वरूप, शोधकर्ता जैव विविधता की निगरानी करने और संकटग्रस्त प्रजातियों की मदद के प्रयासों को सुदृढ़ करने के लिए AI की ओर रुख कर रहे हैं।

फ़्लोरिडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए नवीनतम अध्ययन ने बिल्कुल यही किया है। उन्होंने AI का उपयोग करके अमेज़न में 41,000 कछुओं के एक नेस्टिंग साइट को उजागर किया, जो अब तक ज्ञात सबसे बड़ी कछुआ नेस्टिंग साइट है, जिसे स्मार्ट मॉडलिंग और ड्रोन की मदद से संभव बनाया गया।

नवोन्मेषी तकनीकों को हवाई इमेजरी और सांख्यिकीय सुधार के साथ मिलाकर पारंपरिक गिनती तकनीकों की प्रमुख कमियों को दूर किया गया है और यह वन्यजीवों की अधिक सटीक निगरानी को संभव बनाता है।

“हम एक नया तरीका वर्णित करते हैं जिससे जानवरों की जनसंख्या को अधिक कुशलता से मॉनिटर किया जा सकता है,” अध्ययन के मुख्य लेखक इस्माइल ब्रैक ने कहा, जो UF इंस्टीट्यूट ऑफ फ़ूड एंड एग्रीकल्चरल साइंसेज़ (UF/IFAS) के स्कूल ऑफ़ फ़ॉरेस्ट, फ़िशरीज़, एंड जियोमैटिक्स साइंसेज़ में पोस्ट‑डॉक्टोरल शोधकर्ता हैं। “और यद्यपि यह विधि कछुओं की गिनती के लिए उपयोग की गई है, इसे अन्य प्रजातियों पर भी लागू किया जा सकता है।”

मौसमी एकत्रीकरण: सटीक वन्यजीव गिनती की कुंजी

जनसंख्या गतिशीलता, जैसे कि प्रजातियों का बढ़ना, घटना या स्थानांतरण, शिकारी‑शिकार संबंध और प्रजातियों के बीच अंतःक्रियाएँ, तथा आवास परिवर्तन और वैश्विक जलवायु परिवर्तन के प्रभावों का अध्ययन करते समय, प्रचुरता पारिस्थितिकी और संरक्षण में एक मूलभूत चर है। इसे समय के साथ मॉनिटर करके, हम आक्रमणकारी या संकटग्रस्त प्रजातियों की जनसंख्या में प्रवृत्तियों का पता लगा सकते हैं और उनका पूर्वानुमान लगा सकते हैं।

जबकि यह जानना कि कितनी प्रजातियाँ मौजूद हैं, परिवर्तन को ट्रैक करने, खतरे की पहचान करने, और संरक्षण या नियंत्रण प्रयासों की सफलता को मापने में मदद करता है, इस प्रचुरता का अनुमान लगाना बहुत कठिन है, विशेषकर बड़े क्षेत्रों में जहाँ प्रजातियाँ दुर्लभ, चुपचाप या व्यापक रूप से फैली होती हैं। इससे प्रजातियों को सटीक रूप से खोजने और गिनने में कठिनाई आती है।

इन प्रयासों की दक्षता और सटीकता को बढ़ाने का एक प्रभावी तरीका है कि प्रचुरता का अनुमान और मॉनिटरिंग उन अवधि में की जाए जब प्रजातियाँ स्थानिक रूप से एकत्रित होती हैं।

इसका अर्थ है कि कई वन्यजीव प्रजातियाँ मौसमी व्यवहार प्रदर्शित करती हैं जिसमें वे छोटे क्षेत्रों में विश्राम, प्रजनन, घोंसला बनाना और सामाजिक संपर्क के लिए एकत्रित होती हैं, जिससे उन्हें गिनने का उत्तम अवसर मिलता है। उदाहरण के लिए, कछुए समुद्र तटों और रेत के टीलों पर नेस्टिंग के लिए एकत्रित होते हैं।

इन स्थानिक रूप से एकत्रित वन्यजीव जनसंख्याओं का नमूना लेने के लिए, ड्रोन को एक कुशल और कम आक्रामक विधि के रूप में उपयोग किया जा रहा है।

ड्रोन, जिन्हें अनमैन्ड एरियल व्हीकल्स (UAVs) या रिमोटली पायलटेड एयरक्राफ्ट (RPAs) भी कहा जाता है, एक ही स्थान पर इकट्ठा हुई प्रजातियों की गिनती में अधिक सटीक और सही साबित हुए हैं। वे जमीन‑आधारित सर्वेक्षणों की तुलना में जानवरों को कम परेशान करते हैं।

ड्रोन का उपयोग करने के लिए, उड़ान पथ को इस तरह योजना बनायी जाती है कि सभी क्षेत्रों को कवर किया जा सके जहाँ प्रजातियाँ इकट्ठा हुई हैं। क्रमिक फोटो और पार्श्विक स्ट्रिप्स के बीच ओवरलैप बनाए रखा जाता है, जिससे सभी एकत्रित छवियों को एक ही ऑर्थोरेक्टिफाइड मोज़ाइक में मिलाया जा सके।

कई छोटी‑छोटी छवियों को विकृति हटाकर मिलाकर एक बड़ी, अत्यधिक विस्तृत, उच्च‑रिज़ॉल्यूशन, मानचित्र‑गुणवत्ता वाली छवि बनाना ऑर्थोरेक्टिफाइड मोज़ाइक कहलाता है।

हालाँकि, एकत्रीकरण घटनाओं के दौरान ऑर्थोमोसेइक्स में वन्यजीव व्यक्तियों की गिनती अनजाने त्रुटियों के अधीन होती है, जिससे पक्षपाती अनुमान उत्पन्न हो सकते हैं।

जबकि यह जमीन से गिनती करने की तुलना में तेज़, कम आक्रामक और अधिक सटीक तरीका है, यह तकनीक इस तथ्य को नहीं ध्यान में रखती कि कभी‑कभी जानवर अवलोकन के दौरान हिलते‑डुलते हैं।

उदाहरण के लिए, कोई जानवर पौधों द्वारा छिपा हो सकता है या अस्थायी रूप से कहीं और हो सकता है जब छवि ली गई हो। भले ही जानवर छवि में हो, एल्गोरिद्म या मानव पर्यवेक्षक उसे पहचान न पाए। एक अन्य संभावना यह है कि चलते हुए जानवर कई बार फोटो में दिखाई दें।

हालिया अध्ययन के अनुसार, एक महत्वपूर्ण कारक यह है कि इन प्रजातियों के एकत्रीकरण आमतौर पर अस्थायी होते हैं, जहाँ व्यक्तियों का आगमन और प्रस्थान कई दिनों में नेस्टिंग, प्रजनन या प्रवास के कारण होता है, जिससे जनसंख्या आकार में उतार‑चढ़ाव आता है।

इस “खुली जनसंख्या” से उत्पन्न त्रुटियाँ हमें गलत संख्याएँ दे सकती हैं, और चिंताजनक बात यह है कि “इन त्रुटियों को ड्रोन‑आधारित सर्वेक्षणों के ऑर्थोमोसेइक्स गिनती से प्राप्त प्रचुरता अनुमान में व्यापक रूप से नज़रअंदाज़ किया जाता है।”

इसलिए, फ़्लोरिडा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसी पद्धति विकसित करने की इच्छा रखी जो कई त्रुटि स्रोतों को ध्यान में रखे। इसके लिए, वे दो प्रकार के डेटा सेट का उपयोग कर रहे हैं: चिह्नित जानवरों की पुनः देखी गई गिनती और कुल जनसंख्या गिनती।

हवाई निगरानी और स्मार्ट मॉडलिंग जनसंख्या अनुमान में क्रांति

न्यूयॉर्क स्थित गैर‑सरकारी वाइल्डलाइफ़ कंसर्वेशन सोसाइटी (WCS) के शोधकर्ताओं के साथ कोलंबिया, ब्राज़ील और बोलीविया में सहयोग में, यह परियोजना विशाल दक्षिण अमेरिकी नदी कछुओं (Podocnemis expansa), जिन्हें विशाल अमेज़न नदी कछुआ, नदी कछुआ, या सरलता से “अर्रौ” कहा जाता है, पर केंद्रित थी।

जर्नल ऑफ़ एप्लाइड इकोलॉजी में प्रकाशित यह शोध¹ इस आवश्यकता से प्रेरित था कि नदी कछुओं की प्रचुरता का अनुमान लगाया जाए और उनके लिए एक निगरानी प्रोटोकॉल स्थापित किया जाए, जो विश्व की सबसे बड़ी ज्ञात मीठे पानी के कछुओं के एकत्रीकरण के दौरान हो। 

नदी कछुओं ने ऐतिहासिक गिरावट देखी है, या तो अमेज़न और ओरिनोको नदियों की कई सहायक नदियों से गायब हो गए हैं या बहुत कम घनत्व में मौजूद हैं।

उनकी जनसंख्या में काफी गिरावट आई है, मुख्यतः शिकारियों द्वारा मांस और अंडे के उपभोग के लिए अत्यधिक शोषण के कारण। परिणामस्वरूप, उनके बड़े एकत्रीकरण अब दुर्लभ हो गए हैं।

फिर भी, इस प्रजाति की कुछ बड़ी जनसंख्याएँ उनके क्षेत्र में मौजूद हैं, और उनमें से कुछ पुनरुद्धार की ओर बढ़ रही हैं, जहाँ उनका मौसमी व्यवहार उनकी जनसंख्या की निगरानी के लिए एक अमूल्य अवसर प्रदान करता है।

हर साल शुष्क मौसम (जुलाई या अगस्त) में हजारों ऐसे सामाजिक जीव गुआपोरे नदी के रेत के टीलों पर, ब्राज़ील‑बोलिविया सीमा पर, नेस्टिंग के लिए इकट्ठा होते हैं।

उनकी संख्या का अनुमान लगाने के लिए, पहले विशेषज्ञ अंडे निकलने के बाद नवजात कछुओं की गिनती पर निर्भर करते थे, जिससे अंडे प्रति घोंसले की औसत संख्या के आधार पर मादाओं की संख्या का अनुमान लगाया जाता था। यह विधि बाड़ लगाकर और नवजात कछुओं को संभालकर की जाने वाली एक आक्रामक और समय‑साध्य प्रक्रिया है।

इसके अलावा, व्यक्तिगत घोंसलों को एक‑दूसरे से अलग नहीं किया जा सकता, जिससे बड़े एकत्रीकरण वाले क्षेत्रों में संख्या का अनुमान लगाना न केवल चुनौतीपूर्ण बल्कि असंभव भी हो जाता है।

एक और तरीका है, जमीन से वयस्क कछुओं की दृश्य गिनती, लेकिन यह भी निरंतर गति और एक‑दूसरे द्वारा बाधित होने की कठिनाइयों को प्रस्तुत करता है।

यहाँ, ड्रोन, जो नदी कछुओं की जनसंख्या सर्वेक्षण के लिए परीक्षण किए जा रहे हैं, बहुत आशाजनक साबित हो रहे हैं, क्योंकि वे नेस्टिंग घटनाओं के दौरान उनकी जनसंख्या आकार का अनुमान लगाने के लिए एक कुशल और सटीक विधि प्रदान करते हैं, जो जनसंख्या प्रवृत्तियों और संरक्षण कार्यों की प्रभावशीलता का आकलन करने में महत्वपूर्ण है।

इसलिए, शोधकर्ताओं ने वह मॉडलिंग दृष्टिकोण लागू किया जिसे उन्होंने विकसित किया, ताकि जब कछुए नेस्टिंग के लिए एकत्रित हों, तब उनकी जनसंख्या का निर्धारण किया जा सके।

कई त्रुटि स्रोतों को ध्यान में रखकर, यह इकोलॉजिस्टों को जोखिमग्रस्त जानवरों की निगरानी अधिक सटीकता के साथ करने का एक नया तरीका प्रदान करता है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, यह नया दृष्टिकोण कई लाभ प्रदान करता है, जिसमें बिना किसी बाधा के कछुओं की गिनती के लिए हवाई छवि का उपयोग शामिल है। कम आक्रामक तकनीक का उपयोग जानवरों के व्यवधान को भी कम करता है।

इसके अलावा, यह दृष्टिकोण एक समान पद्धति प्रदान करता है जिसे विभिन्न साइटों और विभिन्न वर्षों में लागू और तुलना किया जा सकता है। इन लाभों को देखते हुए, शोधकर्ता उम्मीद करते हैं कि उनके समान प्रोटोकॉल को सरकारी और गैर‑सरकारी संस्थानों द्वारा प्रजातियों की निगरानी के लिए अपनाया जाएगा।

ड्रोन तकनीक के अक्सर दुरुपयोग के बावजूद भी आसमान‑ऊँची संभावनाओं के बारे में जानने के लिए यहाँ क्लिक करें।

एक स्मार्ट, स्केलेबल, त्रुटि‑सुधारित मॉडल वैश्विक वन्यजीव मॉनिटरिंग के लिए

कछुओं की गिनती करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 1,187 नदी कछुओं के खोल पर सफेद पेंट से निशान लगाए, और बारह दिनों की अवधि में, उन्होंने दिन में चार बार, आगे‑पीछे, एक सटीक मार्ग का पालन करते हुए, ड्रोन को ऊपर से उड़ाया।

ड्रोन ने प्रत्येक बार 1,500 तस्वीरें लीं, जिन्हें सॉफ़्टवेयर द्वारा एक साथ जोड़ दिया गया। शोधकर्ताओं ने फिर संयुक्त छवियों की समीक्षा की। प्रत्येक कछुए को उन्होंने रिकॉर्ड किया, साथ ही यह भी नोट किया कि उसका खोल चिह्नित था या नहीं, और फोटो के समय वह चल रहा था या नेस्टिंग कर रहा था।

इन डेटा का उपयोग करके, उन्होंने संभाव्यता मॉडल विकसित किए जो कई त्रुटि स्रोतों को ध्यान में रखते हैं। यह मॉडल मार्क‑रीसाइट डेटा और कुल जनसंख्या गिनती का उपयोग करता है ताकि उड़ान के दौरान पता न चल पाने वाले व्यक्तियों, नेस्टिंग घटना के दौरान खुली जनसंख्या (लगातार जुड़ना और हटना), मोज़ाइक में चिह्नित व्यक्तियों के अज्ञात चिह्न, और ऑर्थोमोसेइक निर्माण प्रक्रिया के कारण दोहरी गिनती को ध्यान में रखा जा सके।

इस प्रकार, टीम का अनुमान है कि दैनिक नेस्टिंग संभावना 0.37 है और रात में रेत के टील पर आए 35% कछुए सुबह के ड्रोन उड़ान के दौरान भी उपस्थित होते हैं।

इसके अतिरिक्त, उन्होंने पाया कि ऑर्थोमोसेइक में चल रहे कछुओं में 20% दोहरी गिनती हैं, और चिह्न की पहचान की संभावना 0.78 थी। इस प्रकार, नया दृष्टिकोण ड्रोन का उपयोग करके वन्यजीव गिनती को अधिक सटीक बनाता है।

कछुओं की गिनती करते समय, जमीन पर पर्यवेक्षकों ने लगभग 16,000 कछुओं की रिपोर्ट की, जबकि उन शोधकर्ताओं ने जो त्रुटियों को ध्यान में नहीं रखते हुए ऑर्थोमोसेइक्स की समीक्षा की, उन्होंने लगभग 79,000 कछुओं की गिनती की।

लेकिन इस तकनीक का उपयोग करके, शोधकर्ता अनुमान लगाते हैं कि एकत्रीकरण साइट पर कुल प्रचुरता 41,377 कछुए है। ब्रैक के अनुसार:

“ये संख्याएँ बहुत भिन्न हैं, और यह संरक्षणकर्ताओं के लिए एक समस्या है। यदि वैज्ञानिक किसी प्रजाति के व्यक्तियों की सटीक गिनती स्थापित नहीं कर पाते, तो वे कैसे जानेंगे कि जनसंख्या घट रही है या संरक्षण प्रयास सफल हो रहे हैं?”

हालाँकि ये अनुमान बड़ी संख्या में नदी कछुओं को दर्शाते हैं, शोधकर्ता नोट करते हैं कि यह संभवतः अमेज़न क्षेत्र में उनके ऐतिहासिक जनसंख्या का एक अंश है, जो निर्यात किए गए अंडों के ऐतिहासिक रिकॉर्ड पर आधारित है। यह भी उल्लेखनीय है कि नेस्टिंग घटना अंतिम ड्रोन उड़ान के बाद कुछ दिनों तक जारी रही।

इसलिए, अध्ययन ने सुझाव दिया है कि मॉनिटरिंग टूल का उपयोग पूरे नेस्टिंग अवधि के दौरान विस्तारित किया जाए। साथ ही, क्षेत्र के अन्य रेत के टीलों को भी शामिल किया जाना चाहिए ताकि नेस्टिंग जनसंख्या का व्यापक अनुमान प्राप्त हो सके।

इस संदर्भ में, शोध टीम गुआपोरे नदी नेस्टिंग साइट पर और अन्य दक्षिण अमेरिकी देशों में जहाँ नदी कछुए इकट्ठा होते हैं, जैसे कोलंबिया, और संभवतः वेनेज़ुएला और पेरू, अधिक ड्रोन उड़ानें करने की योजना बना रही है। इससे टीम को अपनी मॉनिटरिंग विधियों में सुधार करने में मदद मिलेगी।

“कई सर्वेक्षणों से जानकारी को मिलाकर, हम जनसंख्या प्रवृत्तियों का पता लगा सकते हैं, और वाइल्डलाइफ़ कंसर्वेशन सोसाइटी को पता चल जाएगा कि संरक्षण कार्यों में कहाँ निवेश करना है।”

– ब्रैक

हालांकि विकसित किया गया ढांचा मूलतः नदी कछुओं की निगरानी में सुधार की आवश्यकता से प्रेरित था, शोधकर्ताओं ने नोट किया कि यह “बहुत बहुमुखी है और इसे कई विभिन्न संदर्भों में आसानी से उपयोग या अनुकूलित किया जा सकता है।”

नदी कछुओं के अलावा, विकसित की गई कार्यप्रणाली को ड्रोन‑आधारित ऑर्थोमोसेइक्स का उपयोग करके सर्वेक्षण किए गए अन्य संकटग्रस्त प्रजातियों के संरक्षण प्रयासों में भी लागू और अनुकूलित किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, पूर्व के ड्रोन मॉनिटरिंग अध्ययनों ने सील के फर को काटा, पहाड़ी बकरियों और बाइसन को पेंटबॉल पेललेट से चिह्नित किया, और एल्क पर कॉलर लगाकर गिनती के दौरान उनकी गति को ट्रैक किया।

अंततः, नया मॉडल वन्यजीव संरक्षण और प्रबंधन कार्यक्रमों में प्रचुरता की कुशल और समय पर निगरानी के लिए उपयोग किया जा सकता है।

संरक्षण तकनीक में निवेश

AI के प्रिय NVIDIA Corporation (NVDA ) जानवरों और हमारे ग्रह को बचाने में बड़ी भूमिका निभा रहा है। 
इसके GPU कई डीप लर्निंग मॉडल्स को शक्ति प्रदान करते हैं जो इमेज पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और पर्यावरणीय मॉनिटरिंग सॉफ़्टवेयर में उपयोग होते हैं। कंपनी यहां तक कि वैश्विक भलाई के लिए AI के उपयोग को बढ़ावा देती है, जिसमें जैव विविधता अनुसंधान भी शामिल है।

NVIDIA Corporation (NVDA )

अब, NVIDIA की तकनीक का उपयोग करने वाली कंपनियों में, AI रिसर्च संस्थान Ai2 ने EarthRanger विकसित किया है जिससे वन्यजीव संरक्षण में वास्तविक‑समय में अधिक सूचित संचालन निर्णय लिए जा सकें। दुनिया का सबसे बड़ा हाथी डेटाबेस NVIDIA Hopper GPU पर प्रशिक्षित है। यह कई डेटा स्रोतों—रेडियो, उपग्रह, कैमरा ट्रैप, ध्वनिक सेंसर और अन्य—से एकत्रित बड़े पैमाने पर वन्यजीव डेटा को भी प्रदर्शित करता है।

Ai2 ने हाल ही में एक ओपन‑सोर्स AI मॉडल Atlantes जारी किया है जो प्रतिदिन पाँच अरब से अधिक GPS संकेतों का विश्लेषण करता है, जो लगभग 600,000 समुद्री जहाजों से उत्पन्न होते हैं, और लगभग 80% सटीकता के साथ यह अनुमान लगाता है कि इन जहाजों में से कोई भी क्या कर रहा है। यदि कोई जहाज अवैध मछली पकड़ने में लगा है, तो मॉडल कोस्ट गार्ड को अलर्ट भेजता है। 4.7M पैरामीटर वाला ट्रांसफ़ॉर्मर‑आधारित मॉडल Atlantes, NVIDIA H100 Tensor Core GPU और PyTorch पर प्रशिक्षित है।

Rouxcel Technology के AI‑आधारित RhinoWatches को NVIDIA तेज़ कंप्यूटिंग का उपयोग करके प्रशिक्षित और अनुकूलित किया गया है। यह 40 से अधिक दक्षिण अफ्रीकी रिज़र्व में लागू है और केन्या और नामीबिया में विस्तार किया जा रहा है। कंपनी वर्तमान में अधिक प्रजातियों के लिए AI मॉडल विकसित कर रही है, जिसमें गंभीर रूप से संकटग्रस्त पैंगोलिन भी शामिल हैं।

NVIDIA CUDA और Jetson मॉड्यूल, इस बीच, OroraTech द्वारा एज AI और डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किए जा रहे हैं, जो उपग्रह, कैमरा, हवाई अवलोकन और स्थानीय मौसम जानकारी से डेटा को मिलाकर पशु शिकार और जंगल की आग की निगरानी करता है और वास्तविक‑समय में अलर्ट प्रदान करता है।

लेकिन यह सब नहीं है। वर्षों से, Nvidia तकनीक का उपयोग कई अन्य रोचक प्रयोगों में किया गया है, जिसमें डी‑एक्सटिंशन भी शामिल है। उदाहरण के लिए, Colossal Biosciences ने जीन एडिटिंग तकनीक, AI मॉडल, और NVIDIA Parabricks सॉफ़्टवेयर सूट का उपयोग करके डोडो पक्षी, वूल्ली मैमथ, और टास्मानियन टाइगर को पुनर्जीवित करने का प्रयास किया है।

वन्यजीवों के अलावा, Nvidia तकनीक वैज्ञानिकों, शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को जलवायु, समुद्र और अंतरिक्ष को बेहतर समझने में मदद कर रही है।  

4.39 ट्रिलियन डॉलर की मार्केट कैप के साथ, इस फुल‑स्टैक कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनी के शेयर वर्तमान में $180.95 पर ट्रेड हो रहे हैं, जो वर्ष‑से‑आज 34% से अधिक बढ़े हैं।

कंपनी के शेयर मूल्य ने पिछले तीन महीनों में 59% से अधिक की वृद्धि देखी है। केवल जुलाई के अंतिम दिन, स्टॉक ने 52‑सप्ताह उच्च $183.30 तक पहुंचा, जो कंपनी और उसके भविष्य के संभावनाओं में निरंतर मजबूत निवेशक विश्वास को दर्शाता है।

इसके साथ, इसका EPS (TTM) 3.10 है और P/E (TTM) 57.98, जबकि डिविडेंड यील्ड 0.02% है।

पहले तिमाही, जो 27 अप्रैल 2025 को समाप्त हुआ, में Nvidia ने $44.1 बिलियन की राजस्व की रिपोर्ट की। इसका मुख्य चालक डेटा सेंटर है, जो $39.1 बिलियन का राजस्व बनाता है, जो कुल कंपनी बिक्री का 89% है। यह AI की विस्फोटक मांग से प्रेरित था।

यह वृद्धि Nvidia को चीन में अपने H20 चिप्स पर निर्यात प्रतिबंधों जैसी भू‑राजनीतिक बाधाओं का सामना करने के बावजूद मिली है। ये चिप्स संभवतः ट्रम्प प्रशासन द्वारा कंपनी को बिक्री पुनः शुरू करने की अनुमति देने के बाद चीन लौट आएंगे। Nvidia ने घोषणा की है कि चीन के लिए एक नया “पूरी तरह से अनुपालन” GPU जारी किया गया है।

हालांकि, Nvidia अभी भी अपने पूर्व बाजार हिस्से को पुनः प्राप्त करने में संघर्ष कर सकता है, क्योंकि Bernstein ने भविष्यवाणी की है कि चीन में Nvidia के AI चिप बाजार हिस्से में इस वर्ष 66% से घटकर 54% हो जाएगा।

नवीनतम NVIDIA Corporation (NVDA) स्टॉक समाचार और विकास

निष्कर्ष

एक स्वस्थ और स्थिर ग्रह को बनाए रखने के लिए, संकटग्रस्त प्रजातियों को बचाना अत्यावश्यक है, क्योंकि उनका नुकसान पूरे जीवन जाल पर प्रभाव डालते हुए श्रृंखलाबद्ध परिणाम उत्पन्न कर सकता है। और जैसे ही विलुप्तता के खतरे तेज़ होते जा रहे हैं, प्रभावी मॉनिटरिंग को लागू करना पहले से अधिक महत्वपूर्ण हो गया है।

यहाँ, ड्रोन और स्मार्ट मॉडलिंग तकनीकों का एकीकरण एक बड़ा बदलाव दर्शाता है। प्रजातियों की निगरानी की सटीकता और दक्षता को सुधारकर, ये तकनीकी नवाचार हमें तेज़, स्मार्ट और अधिक रणनीतिक रूप से कार्य करने की अनुमति देते हैं ताकि ग्रह के सबसे संवेदनशील वन्यजीवों की रक्षा की जा सके।

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संदर्भ:

1. Brack, I.V., Valle, D., Ferrara, C., Torrico, O., Domic‑Rivadeneira, E., & Forero‑Medina, G. ड्रोन का उपयोग करके एकत्रित जनसंख्या की प्रचुरता का अनुमान, जबकि कई त्रुटि स्रोतों को ध्यान में रखते हुए: विशाल दक्षिण अमेरिकी नदी कछुओं की बड़े पैमाने पर नेस्टिंग पर एक केस स्टडी। Journal of Applied Ecology, पहली बार प्रकाशित 17 जून 2025. https://doi.org/10.1111/1365-2664.70081